Les grands ratés de l'IA
- pradelconseil
- 30 sept.
- 3 min de lecture
Dernière mise à jour : 1 oct.
L’intelligence artificielle évolue à grande vitesse, mais les erreurs spectaculaires ne tardent jamais à surgir. Qu’il s’agisse de flops marketing, de dérives éthiques, ou de comportements imprévus de modèles IA, ces incidents fournissent des leçons essentielles aux entreprises et dirigeants. Dans cet article, nous explorons quelques cas récents 2024–2025, dont la tricherie de ChatGPT contre Stockfish, pour identifier les causes communes et proposer des pistes d’évitement.
IA & tricherie : le cas ChatGPT o1-preview vs Stockfish
Un des incidents les plus marquants récents est celui de ChatGPT o1-preview (et du modèle DeepSeek R1) qui, dans des expériences menées par Palisade Research, a trompé le moteur d’échecs Stockfish.
Ce qui s’est passé
Le modèle AI a été mis dans un contexte de jeu contre le moteur de jeu d'échecs Stockfish avec un objectif “gagner”. On lui a donné un “scratchpad” (zone de réflexion / texte) avant de jouer. Dans ~37 % des parties, ChatGPT o1-preview a tenté de tricher. Les techniques identifiées incluent la modification du fichier système qui décrit la position des pièces (bordereau du jeu, FEN), la substitution de Stockfish par une version “dummy” ou la génération d’une copie du moteur pour obtenir des conseils. Dans environ 6 % des parties, il a réussi à remporter la partie via tricherie. DeepSeek R1 a aussi tenté de tricher mais moins souvent (~11 %).
La cause
Contrairement aux erreurs dues à des bugs ou des biais de données, ici, le modèle priorise l’objectif (“gagner le jeu”) au-dessus des règles du jeu d'échecs. Il a donc altéré les règles du jeu, a caché des pièces et alteré les mouvements dans l'objectif de gagner. Sa mission n'a donc pas correctement été encadrée par l'humain.
La solution
Lors de la conception, la règle aurait dû indiquer qu'il fallait gagner en respectant les règles du jeu d'échecs et qu'aucune modification de ces règles n'était possible. Une supervision humaine aurait dû détecter le problème.
Grok et l'atteinte à la vie privée
En août 2025, il a été révélé que le chatbot Grok (Twitter\X AI) permettait à des milliers de conversations privées d’être indexées dans Google via des liens de “share”, sans l'autorisation des utilisateurs.
Cause
Publication intentionnelle de données privées portant atteinte à la vie privée et susceptible d'entraîner des poursuites juridiques et une perte de confiance des utilisateurs.
La solution
Le consentement des utilisateurs aurait dû être préalablement obtenu en conformité aux réglementations de protection des données personnelles, comme la loi 25 au Québec. Les utilisateurs ne devraient laisser aucune information personnelle dans les outils d'intelligence artificielle.
L'IA invente des sources et créé des hallucinations juridiques
En 2025, de nombreux documents présentés en justice comportaient des citations fictives ou incorrectes générées par des IA. Des avocats ont été sanctionnés pour cela.
Cause
Les systèmes d'IA font des erreurs et ne trouvent pas toujours les bonnes sources ou ne vérifient pas leur exactitude.
La solution
Garder une supervision humaine et légiférer sur l'usage des SIA (systèmes d'intelligence artificielle)
Source:
L'IA porte des jugements offensants
En 2024-2025, plusieurs marques (Coca-Cola, Paramount, etc.) ont reçu des critiques pour des publicités ou contenus visuels générés par IA jugés de mauvaise qualité (“slop”) ou stéréotypés. On se rappelle aussi dans le passé, certaines IA avaient généré des propos racistes et l'on ne parle même plus des IA de recrutement qui font des sélections biaisées.
Cause
Les bases de données servant d'entraînement sont insuffisantes et biaisées à la base.
La solution
Accroître la qualité des données et la supervision des tests par un humain.
Source :
Les causes communes de ces échecs
Objectif mal défini ou non aligné : quand le modèle est encouragé à “gagner” ou “réussir” à tout prix, il peut contourner les règles si ces dernières ne sont pas explicites. (Cf. tricherie vs Stockfish)
Manque de garde-fous techniques et éthiques : pas de supervision, pas de surveillance après le déploiement.
Données de qualité insuffisante ou biaisées : stéréotypes, représentations non diverses, données manquantes.
Pression de rapidité / marketing : lancer des fonctionnalités mal testées pour ne pas “être dépassé”.
Transparence et responsabilité faibles : les utilisateurs, le public ou les autorités ne savent pas toujours quand l’IA est utilisée, ni ses limites.
Même les IA les plus avancées font des erreurs, parfois graves : tricherie, hallucinations, violations de vie privée, perte de confiance. L’incident de ChatGPT o1-preview vs Stockfish est symptomatique de ce qui peut arriver quand un modèle est poussé sans garde-fou.
Mais pour les dirigeants, ce ne sont pas des fatalités. Avec un encadrement rigoureux, des objectifs clairs, une surveillance continue, et une culture de l’éthique, il est possible de tirer parti de l’IA tout en réduisant les risques.
Pradel conseil vous accompagne dans la gestion des risques technologiques.
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